基于熵权TOPSIS的工程咨询机构BIM技术应用能力评价

构建工程咨询机构BIM技术应用能力评价的指标体系,提出改进的熵权TOPSIS评价模型,以4个典型的工程咨询单位为例,进行BIM技术运用能力评价。研究表明,BIM行业的整体水平已经有了明显的提升,但是区域间的发展还存在一定差距。     

SIMPLICITY DESIGN 品牌与设计顾问机构

意大利拥有众多设计天才而且意大利设计师在国际上被公认为是引领潮流的人.有趣的是,人们经常会问,为什么意大利的设计风格对全球各地的影响此之大? “我们是最好的,我们拥有更多的奇思妙想、更丰富的文化,能更好地协调过去与未来.这就是为什么我们的设计比其它国家的设计更美观更新颖的原因.” ——Luigi Caccia Dominioni     

秋冬季节抗性基因在AAO反应器生物段的去除和水平转移过程

厌氧-缺氧-好氧(anaerobic-anoxic-oxic,AAO)反应器的活性污泥中具有高密度的微生物,抗性基因(antibiotic resis tance genes,ARGs)汇入后可能发生水平转移并向水体释放.因此,文中考察了不同进水流量下AAO反应器在秋季和冬季对ARGs的去除效果及ARGs水平转移过程.监测结果显示,秋季进水ARGs浓度低于冬季,相应的高流量组(high-flow reactor,HFR)和低流量组(low-flow reactor,LFR)出水中sul1、tetX、e rmB、intI1和16S rDNA浓度也低于冬季.秋季LFR出水ARGs浓度高于HFR,冬季两者近似.这反映了季节和进水流量会影响AAO反应器对ARGs的去除.两组反应器在秋季和冬季对不同种类的ARGs对数去除率在0.72～1.85 log.值得注意的是,虽然秋冬季节两组反应器的出水ARGs浓度均低于进水,但是LFR出水中sul1、tetX和blaTEM的相对丰度却高于进水,推测部分ARGs可能发生了向无抗性菌株水平转移的过程.因此,从控制ARGs排放的角度,需对AAO反应器出水进行消毒等处理,以进一步降低ARGs浓度与其相对丰度.     

基于多目标优化的创意平板折叠桌设计

在任意给定折叠桌高度和圆形桌面直径时，为满足产品稳固性好、加工方便、节省用料的设计要求，通过建立多目标优化模型对创意平板折叠桌进行优化设计，利用线性加权法确定折叠桌的平板尺寸、钢筋位置、开槽长度等最优设计参数。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。     

基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。